先做一个声明：文章是由我的个人公众号中的推送直接复制粘贴而来，因此对智能优化算法感兴趣的朋友，可关注我的个人公众号：启发式算法讨论。我会不定期在公众号里分享不同的智能优化算法，经典的，或者是近几年提出的新型智能优化算法，并附MATLAB代码。先放一个链接：算法应用：基于DBO算法的工程优化设计(第1期)(含MATLAB代码)这一期的推送是接之前的第1期。这些优化设计问题在一些外文或中文期刊上也被讨论和研究，实际上就是算法的进一步应用。所以大家在改进算法后，跑一跑测试集，验证算法性能，然后再应用到这些问题中。 这一期利用几种较新的智能优化算法去求解这些工程领域中的实际问题。选取了五种近几年的算法
小y最近一直在出差，由于一直在外也没设备，也没有时间看现控的内容，一直想写观测器的博客也只能暂时搁置。**但是生命不息，学习不止。**小y每次使用matlab需要for循环某个矩阵就会弹出变量似乎要更改脚本中每个循环迭代的大小，还会提示对速度有影响。matlab本来就是矩阵实验室，没必要使用for循环处理矩阵，于是y想，有没有好的方法处理矩阵。首先，做实验1：它会按顺序打印1~5的整数，如果我们使用1:8它的结果应该是1到8的整数，试验如下：预测正常那么我们可以理解：的作用就是相当于数学的如果我们中间在来组：那结果会怎么样呢？没有实践就没有发言权，试验如下：打印结果是1、3、5、7，有点像公差
matlab中数据的基本格式是矩阵，行向量、列向量和标量都是矩阵的特例。矩阵可以是二维的，也可以是多维的。（1）查找矩阵中的元素①find函数在matlab中，可以调用find函数在矩阵中查找满足一定条件的元素，常见的调用格式如下：ind=find(X)[mn]=find(X)其中X为要查找的矩阵；ind为矩阵X中满足查找条件的线性索引值。因为在matlab中，矩阵是按列存储的，ind的值表示元素在矩阵中按列存储时的位置。m和n是列向量，分别保存元素在矩阵中的位置的行下标和列下标。例如A=[1234;5678];%查找A中大于3的元素，返回元素的索引ind=find(A>3);得到的结果如下：
Matlab线性规划问题求解线性规划问题一、两道简单例题二、带有绝对值的线性规划问题投资的收益和风险线性规划问题本文来源于司守奎编著的数学建模算法与应用一、两道简单例题例1.1：某机床厂生产甲、乙两种机床,每台销售后的利润分别为4000元与3000元。生产甲机床需用A、B机器加工,加工时间分别为每台2h和1h;生产乙机床需用A、B、C三种机器加工,加工时间为每台各1h。若每天可用于加工的机器时数分别为A机器10h、B机器8h和C机器7h,问该厂应生产甲、乙机床各几台,才能使总利润最大?解：设当生产x1台甲机床，x2台乙机床时总利润z最大max z=4000x1+3000x2s.t.{2x1+
👨🎓个人主页：研学社的博客 💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁目录💥1概述📚2运行结果🎉3 参考文献🌈4Matlab代码实现💥1概述参考文献： 风光等可再生能源出力的不确定性和相关性给系统的设计带来了极大的复杂性，若忽略这些因素，势必会在系统规划阶段引入次优决策风险[24]。因此，在确定系统最佳配置方案时，必须要考虑风光出力的不确定性和相关性。Copula函数可以描述随机变量间的相关性，是把随机变量的联合分布函数与各自的边缘分布函数相连接的函数。其主要包括椭圆分布族
求解矩阵的提取与翻转，MATLAB采用如下运算：矩阵的提取包括矩阵上三角、矩阵下三角、矩阵的对角线元素提取等，具体如下：矩阵上三角元素提取调用格式：y1=triu(A)；矩阵下三角元素提取调用格式：y2=tril(A)；在这里插入图片描述矩阵对角线元素提取调用格式：y3=diag(A)；其中，A为输入的矩阵或者向量值；y1为输出的矩阵A的上三角元素值，其他值为0；y2为输出的矩阵A的下三角元素值，其他值为0；y3为输出的矩阵A的对角线元素值，其他值为0；矩阵的翻转包括矩阵上下翻转、左右翻转、沿列翻转、沿行翻转、逆时针旋转翻转等，具体如下：矩阵上下翻转调用格式：y4=flipud(A)；矩阵左右
利用MATLAB的if语句与for语句求解公式： 公式中总计有53个量，如果利用人工计算，虽可解，但其计算量巨大。所以在一直各个值（即公式中等号右边的各个x量）的情况下，希望能够使用MATLAB语句，进行等式左边的求解。 下面是MATLAB的学习，最后将附上上述公式的求解代码。一、if语句（判断语句）1.在MATLAB中与C语言中不同的是，if语句的结束语句是end，而不是{};2.if语句中如果有elseif或者else时，其语句形式为：ifexpression1 statements1elseifexpression2 statements2elseexpression
【2021年全国大学生数学建模竞赛题】“生产企业原材料的订购与运输”详细解析（内附MATLAB代码）文章目录1.模型建立1.1确定被评判对象的对象集及因素集1.2确定各评价指标权重1.3建立相对模糊及对因素的偏差加权平均1.4根据Fj值进行评价评价2.模型求解3.代码实现3.1完整代码3.2运行结果4.结果分析4.1供应商240周订货量4.1.1Ctrl+A全选后,点击plot。4.1.2查看处点击属性编辑器4.1.3点击线条处选中，更改线宽为合适宽度 4.1.4更改X/Y轴标签以及刻度4.1.5调整方框大小到合适4.1.6导出设置中直接导出4.2缺货率（变量quehuolv402）4.3供货
先做一个声明：文章是由我的个人公众号中的推送直接复制粘贴而来，因此对智能优化算法感兴趣的朋友，可关注我的个人公众号：启发式算法讨论。我会不定期在公众号里分享不同的智能优化算法，经典的，或者是近几年提出的新型智能优化算法，并附MATLAB代码。 “今天的主角是一种可爱的动物——长鼻浣熊。这个算法也是2023年1月10日刚提出的新算法，大家可以拿来作为对比算法~”浣熊优化算法(CoatiOptimizationAlgorithm,COA)模拟了自然界中长鼻浣熊的两种自然行为：(1)攻击和捕猎鬣蜥时的行为；(2)逃离捕食者者时的行为。作者从勘探和开发两个阶段描述了COA的实现步骤，并对其进行了数学建
%%-------------------------Matlab图像的噪声处理-------------------------%-------------------头文件-----------------------------clc;%清屏幕clear;%删除所有的变量closeall;%将所有打开的图片关掉%-----------------------添加噪声imnoise()---------------------------A=imread('1.jpg');A1=rgb2gray(A);%彩图转灰度图B1=imnoise(A1,'gaussian');%添加高斯噪声B2=i
